Hybride Formen kollektiver Intelligenz

Leitfrage: Wie werden Maschinen die kollektive Intelligenz verändern?

Der Erfolg des Menschen ist auf unsere hervorragende Anpassungsfähigkeit an neue Umgebungen zurückzuführen. Jede*r Einzelne ist in der Lage sehr schnell Muster aus Beobachtungen abzuleiten. Und gemeinsam entwickeln wir komplexe kulturelle Artefakte, die eine Zusammenarbeit ermöglichen, so zum Beispiel  Werkzeuge, Institutionen, Normen, Kunst, Sprache oder mentale Modelle der Welt. Algorithmen ändern die Art und Weise, wie Menschen im Kollektiv Dinge in einer sich schnell verändernden Umgebung wahrnehmen, wie sie lernen und handeln. Dieser Themenschwerpunkt untersucht, wie sich eine solche Veränderung entwickeln könnte.

Projektleiter*innen

Niccolo Pescetelli

Iyad Rahwan

Wissenschaftler*innen

Levin Brinkmann

Thomas Müller

Ausgewählte Literatur

Saveski, M., Awad, E., Rahwan, I. et al. Algorithmic and human prediction of success in human collaboration from visual features. Sci Rep 11, 2756 (2021). https://doi.org/10.1038/s41598-021-81145-3

Pescetelli, N., Cebrian, M. and Rahwan, I. (2020) ‘BeeMe: Real-Time Internet Control of Situated Human Agents’, Computer, 53(8), pp. 49–58. doi: 10.1109/MC.2020.2996824.

M. R. Frank, M. Cebrian, G. Pickard, I. Rahwan (2017). Validating Bayesian truth serum in large-scale online human experiments. PLOS ONE. 12(5): e0177385.

E. Awad, J.-F. Bonnefon, M. Caminada, T. Malone, I. Rahwan (2017). Experimental Assessment of Aggregation Principles in Argumentation-enabled Collective Intelligence. ACM Transactions on Internet Technology. 17:3.

Awad, E., Caminada, M. W., Pigozzi, G., Podlaszewski, M., & Rahwan, I. (2017). Pareto optimality and strategy-proofness in group argument evaluation. Journal of Logic and Computation, 27(8), 2581-2609.

E. Awad, R. Booth, F. Tohme, I. Rahwan (2017). Judgment Aggregation in Multi-Agent Argumentation. Journal of Logic and Computation. 27(1): 227-259.

I. Rahwan, D. Krasnoshtan, A. Shariff, J. F. Bonnefon (2014). Analytical reasoning task reveals limits of social learning in networks. Journal of the Royal Society Interface. 11(93).

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